YouTube「Inauthentic Content」BAN問題まとめ
背景
2025年7月15日、YouTubeは「繰り返しコンテンツ(Repetitious Content)」を「Inauthentic Content(非真正コンテンツ)」に名称変更し取り締まり強化
2026年1月以降、1日50〜100チャンネルペースで収益化停止が発生
YouTubeのAIが誤判定しまくっており、丁寧に作った動画でもBANされる事例が多発
TeamYouTubeが「当初の判断に誤りがあった」と謝罪して復活した例もある(誤判定を公式が認めている)
YouTubeのAIが使っている技術(事実)
技術 内容
Perceptual Hashing 動画の「指紋」を作成し、過去に削除されたコンテンツの再アップロードを検出
NLP(自然言語処理) タイトル、説明文、コメント、動画の文字起こしを解析
SynthID / C2PA AI生成コンテンツのデジタル透かしを検出(透かしがない場合は検出困難)
Viewer Satisfaction Score 視聴者の満足度(離脱率など)を測定
Engagement Quality 10秒以内の離脱が多いと「低品質」判定
Pattern Recognition テンプレ的な編集パターン(常に同じタイミングで同じ素材)を検出
YouTubeのAIの技術的限界(学術的事実 + 合理的推論)
マルチモーダルLLMはテキスト偏重で、視覚情報を適切に理解できていない(学術論文で証明済み)
「映像とテキストの組み合わせで生まれる価値」をAIは評価できない
毎分500時間以上アップロードされる動画全てに高度なマルチモーダル解析をかけるのはコスト的に不可能
結果、YouTubeはNLP + 機械的指標(エンゲージメント等)の組み合わせでフィルタリングしている
「価値判断」の実態
YouTubeのAIが能動的に動画の価値を判定できるのはNLPの延長線が限界
判断材料:動画説明欄、タイトル、動画内容の文字起こし、コメント、ハッシュタグ
これに機械的指標(いいね、Engagement Quality、Pattern Recognition、Perceptual Hashing)を組み合わせている
なぜ「良いコンテンツ」でもBANされるのか
NLPは文字起こしの内容しか見ていない
「映像 + 音声の組み合わせで生まれる価値」は評価できない
人間が動画を見て感じる価値と、AIが文字起こしから判断する価値に齟齬が生じる
結果、人間から見れば「なぜBANされたかわからない」という事態が発生
男塾チャンネルの事例(重要な反例)
公式チャンネル(著作権問題なし)
全編肉声使用
サムネ・映像演出に労力をかけている
にもかかわらず「信頼できないコンテンツ」でBAN
Xでバズってやっと復活
原因の推測:
漫画のセリフを声優が読み上げるスタイル
NLPで文字起こしすると「キャラの会話」しか出てこない
→ 「独自の教育的価値・分析がない」と誤判定された
NLPに価値が伝わりにくい(リスクが高い)ジャンル
ジャンル NLPが拾う内容 実際の価値
漫画朗読系 キャラのセリフだけ 演出・声優の演技で生まれるエンタメ
ゲーム実況 「うわー」「やばい」等の反応 プレイ映像との組み合わせ
リアクション系 感嘆詞が多い 映像に対するリアクションの面白さ
音楽解説 「ここのコード進行が〜」 実際の音源を聴きながらの解説
合成音声(ゆっくり・VOICEVOX・ElevenLabs等)について
合成音声を使うこと自体は禁止されていない(公式)
ただし、YouTubeが合成音声を検出できるかは不明確
SynthID/C2PAは透かしがある場合のみ検出可能
透かしがないAI音声は検出困難な可能性(推測)
高品質AI音声(ElevenLabs等)は人間でも判別困難(学術研究で証明済み)
リスク要因は「合成音声かどうか」より「NLPで価値が伝わるか」と「エンゲージメント指標」
BANされた時にやってはいけないこと
再審査請求前に動画を削除 → 証拠がなくなり復活不可能に
チャンネル自体を削除 → 同じAdSenseに紐づく他チャンネルも連鎖BANの可能性、復活手段も消滅
BANされた時の対処法
停止から21日以内に再審査請求が必要
再審査請求では「制作過程」「独自性」「教育的価値」を具体的に示す
再審査が通らなくても90日後に再チャレンジ可能
@TeamYouTube(X)への連絡で個別対応に進めるケースもある
結論:ゆっくり・VOICEVOXでやるなら
重要なのは「映像の演出」ではなく「NLPに価値が伝わるか」
やるべきこと
文字起こしだけで価値が伝わる内容にする(解説、分析、独自の見解、体験談)
動きを入れて静止画比率を下げる(Pattern Recognition回避)
視聴者がすぐ離脱しない構成にする(Engagement Quality対策)
チャンネル全体で投稿パターンをバラす(テンプレ量産判定回避)
制作過程を記録しておく(再審査用)
避けるべきこと
NLPで価値が伝わらないジャンル(漫画朗読、リアクション、など)
著作物の過度な使用(画像認識で別フラグの可能性)
同じテンプレ・サムネ・構成の量産
心構え
BANされる可能性はゼロにはならない(YouTubeのAIの限界)
複数チャンネル運営、YouTube以外への分散を推奨
万が一の時にXでバズれるようフォロワーを育てておく(悲しい現実) |
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TODO
- いらすとや取得のテスト検証
- 参考チャンネルの文字起こしタイトル取得プログラム |
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現在のTODO
- chatGPT版とsora版の画像生成を統合して金融チャンネルがサーバーで回るようにする
- いらすとや取得のテスト検証
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